摘要： LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。 其中，AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。本节我们介绍⽹络中的⽹络（NiN）—— 它提出了另外⼀个思路，即串 阅读全文

摘要： 今日学习内容（“显式表达法”更新在 "Lecture10_几何1（介绍）_GAMES101 课堂笔记" 中）： 第一部分：曲线（Curves） 曲线在建筑设计、动画中三维建模场景中被广泛应用，以及字体中也被广泛应用，因此无论字体多么大，均不会出现锯齿现象。 一、贝塞尔曲线（Bézier Curves 阅读全文

摘要： AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet作者对它们的卷积窗⼝、输出通道数和构造顺序均做了⼤量的调整。虽然AlexNet指明了深度卷积神经⽹络可以取得出⾊的结果，但并没有提供简单的规则以指导后来的研究者如何设计新的⽹络。 VGG，它的名字来源于论⽂作者所在的实验室Visua 阅读全文

摘要： 在上一篇提到的LeNet中，虽然LeNet可以在早期的⼩数据集上取得好的成绩，但是在更⼤的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。因为： 1. 神经⽹络计算复杂；训练⼀个多通道、多层和有⼤量参数的卷积神经⽹络在当年很难完成。 2. 当时没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域，导致复杂的神经⽹络的 阅读全文

摘要： 课程回顾 这是课程7、8、9的上课内容： 本节课内容： 几何基础 几何实例 几何的表示法 几何应用举例 通过几个例子开启本节课的总结，下面主要列举4个例子： 下图中是一些不同几何形状的杯子，会涉及如何设计出这些形状； 下图中的汽车引擎盖是非常光滑的曲面，会涉及如何用计算机模拟出如此光滑的面； 下图中 阅读全文

摘要： 论文名称：You only look once unified real time object detection "论文链接" YOLO v1算法是发表在CVPR 2016年的文章，。YOLO是目前比较流行的object detection算法，速度快且结构简单，其他的object detect 阅读全文

摘要： 最近在进行图形学相关实验时，会用到VS 2017，虚拟机里的VScode卡得小宇宙爆发，索性就在本地进行配置吧。这个过程主要需要配置 opencv 和 Eigen 线代库。下面是配置教程： 一、VS2017 配置OpenCV 这是我看到的最详细的配置教程： "VS2017配置opencv教程（超详细 阅读全文

摘要： 今天主要学习了利用torch中的nn模块定义 类，下面的代码包含对于模型类的构建以及参数访问，简便的可以使用‘net = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(30, 20), FancyMLP())’构建模型，默认进行初始化。 输出结果 输出结果 输出结果 输出结果 阅读全文

摘要： ？ 阅读全文

摘要： 卷积层尝试解决这两个问题。① 卷积层保留输⼊形状，使图像的像素在⾼和宽两个⽅向上的相关 性均可能被有效识别；② 卷积层通过滑动窗⼝将同⼀卷积核与不同位置的输⼊重复计算，从⽽ 避免参数尺⼨过⼤。 卷积层网络就是含有卷积层的网络。 阅读全文